As inferências têm diversas aplicações na indústria de processos químicos, sendo essenciais no sucesso de projetos de controle avançado. O desempenho do controle será sempre ligado ao desempenho da inferência, sendo importante a manutenção da sua qualidade ao longo do tempo. Neste trabalho, uma nova metodologia é sugerida para o desenvolvimento de inferências baseadas em dados seguindo uma abordagem segmentada com o objetivo de facilitar a sua manutenção. A nova proposta consiste em modelar a parte estacionária separada da parte dinâmica, diferentemente do que é feito na metodologia tradicional, onde o modelo dinâmico é gerado diretamente dos dados de processo. O modelo estacionário é obtido através de uma regressão PLS (Partial Least Squares), enquanto as dinâmicas são inseridas posteriormente utilizando-se um algoritmo de otimização. A técnica é aplicada a uma coluna de destilação e o resultado obtido é semelhante ao de inferências dinâmicas e estáticas desenvolvidas com métodos tradicionais. Outras etapas do desenvolvimento de inferências também são investigadas. Na seleção de variáveis, métodos estatísticos são comparados com a busca exaustiva e se conclui este último deve ser usado como padrão, visto que custo computacional não é mais um problema. Também são apresentadas boas práticas no pré-tratamento de dados, remoção do tempo morto do cromatógrafo modelado e detecção de estados estacionários. / Soft-sensors have several applications in the chemical processes industry and are essential for the success of advanced control projects. Its performance will always be linked to the performance of the soft-sensor, so it is important to maintain its quality over time. In this paper, a new methodology is suggested for the development of data-based soft-sensors following a segmented approach in order to facilitate its maintenance. The new proposal is to model the stationary part separated from the dynamic, unlike the traditional methodology where the dynamic model is generated directly from process data. The stationary model is obtained by a PLS (Partial Least Squares) regression, while the dynamics are inserted using an optimization algorithm. The technique is applied to a distillation column and its performance is similar to dynamic and static soft-sensors developed using traditional methods. Other steps in the development of soft-sensors are also investigated. In variable selection issue, statistical methods are compared with the testing of all possibilities; the latter should be used as default, since computational cost is no longer a problem. We also present best practices in data pre-processing, gas chromatograph dead-time removal and steady state detection.

Electric Arc Furnace (EAF) modeling has been a common research area to date. This thesis work proposes a new field-data based EAF-specific model. The data used in developing the proposed model is obtained from field measurements of instantaneous voltages and currents of EAF the plants. This model presents the dynamic behavior of the EAF system including all its parts, which are the EAF transformer, the secondary circuit, the electrodes moving and the arc itself. It consists of a cascade connected variable-resistance and &ndash / inductance combination to represent the variation in time of the fundamental frequency, and a current source in parallel with it to inject the harmonics and interharmonics content of the EAF current. The proposed model is capable of representing both AC and DC EAFs, whose controllers&rsquo / set points are the impedance values seen from the low voltage (LV) side of the EAF transformer. The validity of the proposed model has been verified by comparing EMTDC/PSCAD simulations of the model with the field measurements. The results obtained have shown quite satisfactory correlation between the behavior of the proposed model and v the actual EAF operation. To show the advantages of the model while developing FACTS solutions for power quality (PQ) problem mitigation of a given busbar supplying single- or multi-EAF installations, various applications are presented.

As inferências têm diversas aplicações na indústria de processos químicos, sendo essenciais no sucesso de projetos de controle avançado. O desempenho do controle será sempre ligado ao desempenho da inferência, sendo importante a manutenção da sua qualidade ao longo do tempo. Neste trabalho, uma nova metodologia é sugerida para o desenvolvimento de inferências baseadas em dados seguindo uma abordagem segmentada com o objetivo de facilitar a sua manutenção. A nova proposta consiste em modelar a parte estacionária separada da parte dinâmica, diferentemente do que é feito na metodologia tradicional, onde o modelo dinâmico é gerado diretamente dos dados de processo. O modelo estacionário é obtido através de uma regressão PLS (Partial Least Squares), enquanto as dinâmicas são inseridas posteriormente utilizando-se um algoritmo de otimização. A técnica é aplicada a uma coluna de destilação e o resultado obtido é semelhante ao de inferências dinâmicas e estáticas desenvolvidas com métodos tradicionais. Outras etapas do desenvolvimento de inferências também são investigadas. Na seleção de variáveis, métodos estatísticos são comparados com a busca exaustiva e se conclui este último deve ser usado como padrão, visto que custo computacional não é mais um problema. Também são apresentadas boas práticas no pré-tratamento de dados, remoção do tempo morto do cromatógrafo modelado e detecção de estados estacionários. / Soft-sensors have several applications in the chemical processes industry and are essential for the success of advanced control projects. Its performance will always be linked to the performance of the soft-sensor, so it is important to maintain its quality over time. In this paper, a new methodology is suggested for the development of data-based soft-sensors following a segmented approach in order to facilitate its maintenance. The new proposal is to model the stationary part separated from the dynamic, unlike the traditional methodology where the dynamic model is generated directly from process data. The stationary model is obtained by a PLS (Partial Least Squares) regression, while the dynamics are inserted using an optimization algorithm. The technique is applied to a distillation column and its performance is similar to dynamic and static soft-sensors developed using traditional methods. Other steps in the development of soft-sensors are also investigated. In variable selection issue, statistical methods are compared with the testing of all possibilities; the latter should be used as default, since computational cost is no longer a problem. We also present best practices in data pre-processing, gas chromatograph dead-time removal and steady state detection.

As inferências têm diversas aplicações na indústria de processos químicos, sendo essenciais no sucesso de projetos de controle avançado. O desempenho do controle será sempre ligado ao desempenho da inferência, sendo importante a manutenção da sua qualidade ao longo do tempo. Neste trabalho, uma nova metodologia é sugerida para o desenvolvimento de inferências baseadas em dados seguindo uma abordagem segmentada com o objetivo de facilitar a sua manutenção. A nova proposta consiste em modelar a parte estacionária separada da parte dinâmica, diferentemente do que é feito na metodologia tradicional, onde o modelo dinâmico é gerado diretamente dos dados de processo. O modelo estacionário é obtido através de uma regressão PLS (Partial Least Squares), enquanto as dinâmicas são inseridas posteriormente utilizando-se um algoritmo de otimização. A técnica é aplicada a uma coluna de destilação e o resultado obtido é semelhante ao de inferências dinâmicas e estáticas desenvolvidas com métodos tradicionais. Outras etapas do desenvolvimento de inferências também são investigadas. Na seleção de variáveis, métodos estatísticos são comparados com a busca exaustiva e se conclui este último deve ser usado como padrão, visto que custo computacional não é mais um problema. Também são apresentadas boas práticas no pré-tratamento de dados, remoção do tempo morto do cromatógrafo modelado e detecção de estados estacionários. / Soft-sensors have several applications in the chemical processes industry and are essential for the success of advanced control projects. Its performance will always be linked to the performance of the soft-sensor, so it is important to maintain its quality over time. In this paper, a new methodology is suggested for the development of data-based soft-sensors following a segmented approach in order to facilitate its maintenance. The new proposal is to model the stationary part separated from the dynamic, unlike the traditional methodology where the dynamic model is generated directly from process data. The stationary model is obtained by a PLS (Partial Least Squares) regression, while the dynamics are inserted using an optimization algorithm. The technique is applied to a distillation column and its performance is similar to dynamic and static soft-sensors developed using traditional methods. Other steps in the development of soft-sensors are also investigated. In variable selection issue, statistical methods are compared with the testing of all possibilities; the latter should be used as default, since computational cost is no longer a problem. We also present best practices in data pre-processing, gas chromatograph dead-time removal and steady state detection.